软脑膜转移性癌细胞与FUS缺陷癌细胞的转录组分析

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件 GSE336920_series_matrix.txt.gz,用于分析软脑膜转移性癌细胞与 FUS 缺陷癌细胞的转录组

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基因组分类GPL302099606
GSE336920: Transcriptome analysis of leptomeningeal-metastatic cancer cells and FUS-deficient cancer cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

软脑膜转移性癌细胞与FUS缺陷癌细胞的转录组分析

Transcriptome analysis of leptomeningeal-metastatic cancer cells and FUS-deficient cancer cells

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件 GSE336920_series_matrix.txt.gz,用于分析软脑膜转移性癌细胞与 FUS 缺陷癌细胞的转录组。研究通过体内全基因组 CRISPR 筛选发现 FUS 缺失促进 PC9 和 A549 细胞的软脑膜转移,并涉及 CD36、PPARA、MMP2 及神经内分泌分化标志物等机制。数据可用于探索非小细胞肺癌软脑膜转移的调控因子、基因表达差异及潜在干预靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):非小细胞肺癌(NSCLC)伴软脑膜转移(LM)的预后极差。LM进展的调控因子仍不明确,从而阻碍了有效的临床干预。在此,我们进行了体内全基因组CRISPR筛选,发现肉瘤融合蛋白(FUS)缺失促进了PC9和A549细胞系中的LM。FUS通过直接相互作用并使PPARA mRNA不稳定来抑制CD36表达。CD36增强了NSCLC细胞中的脂肪酸摄取和氧化磷酸化。基质金属肽酶2(MMP2)通过CD36介导的脂肪酸代谢上调,使NSCLC细胞能够破坏内皮屏障。FUS缺陷的NSCLC细胞增加了神经内分泌分化(NED)相关标志物的表达,包括SRY盒转录因子2(SOX2)、微管相关蛋白2(MAP2)、烯醇化酶2(NSE)和突触

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL30209、9606。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE336920

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 05 202,引用时请注意版本时效。

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

非小细胞肺癌(NSCLC)伴软脑膜转移(LM)的预后极差。LM进展的调控因子仍不明确,从而阻碍了有效的临床干预。在此,我们进行了体内全基因组CRISPR筛选,发现肉瘤融合蛋白(FUS)的缺失促进了PC9和A549细胞系中的LM。FUS通过直接相互作用并使PPARA mRNA不稳定来抑制CD36表达。CD36增强了NSCLC细胞中的脂肪酸摄取和氧化磷酸化。通过CD36介导的脂肪酸代谢,基质金属肽酶2(MMP2)上调,使NSCLC细胞能够破坏内皮屏障。FUS缺陷的NSCLC细胞增加了神经内分泌分化(NED)相关标志物的表达,包括SRY盒转录因子2(SOX2)、微管相关蛋白2(MAP2)、烯醇化酶2(NSE)和突触素(SYP),表现出神经突样延伸,并通过CD36依赖的方式在脑脊液补充培养基中强劲扩增。

在机制上,脂肪酸摄取增加了乙酰辅酶A和H3K27ac修饰,从而促进NSCLC细胞中NED特征基因和MMP2的表达。通过遗传或药理学手段抑制CD36,或抑制NSCLC细胞中的NED特征,可阻碍LM并延长小鼠的生存期。在NSCLC患者中,FUS下调和CD36或SYP上调与侵袭性LM进展相关。因此,CD36介导的脂肪酸代谢和NED特征对NSCLC中LM的进展至关重要,突显了CD36作为潜在的LM生物标志物和有前景的LM治疗靶点。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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